今天的学习内容为logistic回归中的梯度下降法： 当我们知道了logistic回归的模型和梯度下降的原理之后，就要将梯度下降的方法运用到logistic回归中。 1、基本公式 z=wx+b y(预测) = a = sigmoid(z) L(a,y) = -(ylog(a) + (1-y)log(1-a)) 这三个公式分别是：第一个是logistic回归的模型公式，w是一个一维的向量，向量中参数
文章目录前言1. 类别权重如何计算2. tensorflow.keras.model.fit API 配置3. 实现方法3.1 数据集介绍3.2 代码实现3.3 完整代码相关API 官方文档 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0前言最近几个月一直在做时间序列分类相关的工作，在实际应用工作中，调整模型参数对模型的性能表现的影响比较大。通过设置分类权重平衡原来数据集中样
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2024-06-08 17:17:31
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树形算法adaboostGBDT(回归问题)XGBOOSTlightgbmbagging和boosting区别 adaboost二分类问题，给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2)…,(xn,yn)} ，其中y取1和-1。**** 权值初始化，D1为第一轮的权重集合，w1i为第一轮第i个样本的权值 2. 用初始化权值的训练样本，训练出第一个基分类器。Gm(x)表示第m个基分类器。 3.
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2024-09-11 12:06:47
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目录前言 计算图计算图求解示例计算图的优点反向传播思考一个问题链式法则计算图的反向传播链式法则和计算图加法节点的反向传播乘法节点的反向传播“购买水果”问题的反向传播激活函数（层）的反向传播 激活函数ReLU的反向传播激活函数Sigmoid的反向传播Affine/softmax激活函数的反向传播Affine层softmax-with-loss层的反向传播误差反向传播法的Pytho
目录 1. K近邻算法2. 集成学习--Boosting算法3. 随机森林(Random Forest)算法4. K-Means算法5. 降维算法1. K近邻算法给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。例子：要区分“猫”和“狗”，通过“claws”和“sound”两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个“star”代表的是哪一
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2024-10-14 18:20:42
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之前有篇关于原理的文章(Faster R-CNN文章详细解读)，该文章讲述了网络的设计原理，但是具体实现还有很多细节，比如RPN层在推断的时候选了多少候选框，怎么将得到的候选框分配给FPN层的各个层进行特征的提取，Faster R-CNN的正负样本选择方式等等细节，下面来给出一些记录。下面是根据detectron2中带FPN结构的Faster R-CNN来解释的，FPN规定的层中都会跟一个RPN，
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2024-10-10 16:56:35
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相关性分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。如：身高和体重的相关性；降水量与河流水位的相关性；工作压力与心理健康的相关性等。相关性种类客观事物之间的相关性，大致可归纳为两大类：一、函数关系函数关系是两个变量的取值存在一个函数来唯一描述。比如销售
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2024-10-12 17:46:52
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处理样本不均衡问题的方法：1、权重法（1）类别权重法class weight 权重加在类别上，若类别的样本量多，则类别的权重设低一些，反之类别的权重设高些（2）样本权重法sample weight 权重加在样本上，若类别的样本量多，则其每个样本的权重低，反之样本的权重高 &nbs
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2024-04-12 11:47:48
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上文已经介绍了利用过欠（过）采样的方式来解决正负样本不均衡的问题，本篇文章，我们介绍解决正负样本不均衡问题的第二招——通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡。在介绍放法之前，我们先假设现在有这样一个数据集：数据集中有100个0样本，10个1样本，总共有110个样本。则0、1样本的比例是10:1。在以下的所有方法介绍中，我们都以处理这个数据集为例。一、简单粗暴法：1、原理先看这样一个例子：假如我要参
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2024-04-01 20:11:28
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1 语义分割时的样本均衡1.1 计算方法语义分割时，如果样本比例失衡，就需要设置 class_weight来平衡损失，那么该如何计算呢？直观的想到是，先获取图片的每个类别的像素点的个数之间的比例，然后用1去除以。比如： class1 : class2 : class3 = 100 : 10 : 1，那么 weight1 : weight2 : weight3 = 1:10:100。但这个比值偏差太
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2024-07-04 16:42:40
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1，sigmoid函数 对二分类的情形，类别C1的后验概率可以写成： 其中我们定义了： 且是logistic sigmoid函数，定义为2，逻辑回归模型 考虑具有n个独立变量的向量x=(x1,x2,….,xn),设条件概率p(y=1|x)=p为根据观测相对于某件事发生的概率。由1的推算，逻辑回归模型可以表示为： 且。 g(x)一般表示为 其中w=(w0,w1,w2,….,wn),x=(
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2024-07-17 21:23:10
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本文主要主要讨论了softmax的代价函数及其梯度的求解过程，最后给出了之于多分类任务的选型意见
LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有：one vs one策略
文章目录一、多元梯度下降算法1.多变量梯度下降2.多元梯度下降法3.多元梯度下降法实用技巧-特征缩放4.均值归一化5.学习率?二、正规方程三、梯度下降算法与正规方程的区别 一、多元梯度下降算法1.多变量梯度下降单一特征量的假设函数：ℎ?(?) = ?^??= ?0 + ?1?1 多个特征量的假设函数： ℎ?(?) = ?^?? = ?0 + ?1?1 + ?2?2+. . . +???nn:表示
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2024-10-15 18:03:37
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简单介绍原因：普通的RNN（Recurrent Neural Network）对于长期依赖问题效果比较差，当序列本身比较长时，神经网络模型的训练是采用backward进行，在梯度链式法则中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。解决：针对Simple RNN存在的问题，LSTM网络模型被提出，LSTM的核心是修改了增添了Cell State，即加入了LSTM CELL，通过输入门、输出门、遗忘门把上一时
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2024-04-01 11:23:29
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个性化搜索需要满足：• 具备较强的语义理解能力，精准命中搜索需求； • 满足搜索关键词和内容的多样性特点，可根据用户行为优化排序，实现个性化搜索； 例如: a. 搜索“吃鸡”，可能是游戏吃鸡内容搜索，也可以能是新闻内容搜索； b. 用户点赞过的店铺优先排序出现；开放搜索tag_match 函数在个性化搜索中的应用功能介绍： tag_match : 用于对查询语句和文档做标签匹配，使用匹配结果对文档
搜索引擎提交入口：将新网站提交收录SEO优化三要素：标题 关键词 描述外链（友情链接）目的：提高权重注意事项：1、和内容相近的网站交换2、链接交换形式多样 单向链接：别人指向我或我指向别人，而对方不指过来（有利于提高权重，因为进来以后不会再指出去） 双向链接：网站和网站之间相互交换链接 &nb
GCN Part1：定义卷积，因为过滤器参数通常在图中的所有位置共享输入：每个节点i的特征描述xi：为一个N×D的特征矩阵X (N:节点数，D:输入特征数)图以矩阵的典型形式输入：通常以邻接矩阵A(或其某个函数)的形式出现输出：节点级别的输出：一个N*F的矩阵Z，N是节点数目，F是每个节点的特征数目图级别的输出：通过引入某种形式的池化来建模。每个神经网络层都可以写成非线性函数 L是层数
主因子分析，在炼数成金课程中提到：降维的一种方法，是主成分分析的推广和发展是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型。试图用最少个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量例子：各科学习成绩（数学能力，语言能力，运劢能力等）例子：生活满意度（工作满意度，家庭满意度）例子：薛毅书P522 总结就是：把多个变量，根据主观（业务经验），或客观（具体分类
编辑：泽南、小舟DNN 已经可以这么玩了？不论计算机视觉还是 NLP，深度神经网络（DNN）是如今我们完成机器学习任务的首选方法。在基于此构建的模型中，我们都需要对模型权重执行某种变换，但执行该过程的最佳方法是什么？最近，英伟达对其 ICML 2023 研究 DWSNet 进行了解读。DWSNet 展示了一种全新架构，它可以有效处理神经网络的权重，同时保持其排列对称性的等方差。根据这种方法，我们可
Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分，欢迎大家后续多多交流。5.1 学习目标将之前建模调参的结果进行模型融合。 尝试多种融合方案，提交融合结果并打卡。（模型融合一般用于A榜比赛的尾声和B榜比赛的全程）5.2 内容介绍模型融合是比赛后期上分的重要手段，特别是多人组队学习的比赛中，将不同队友的模型进行融合，可能会收获意想不到的效果哦，往往模型相差越大且模型表现都不错的前提下，
